低SNR海天线提取算法

针对海天线SNR低且有一定倾角难于提取的问题,提出一种新的海天线提取算法。在预处理阶段,利用Laplacian模板对海面的波纹进行增强,然后使用顺序滤波与数学形态学相结合的方法增加海面波纹的面积与灰度,预处理后增大了海面与天空的灰度差,海天线的SNR提升70%以上;最后,设计了一种斜线查找矩阵,通过对图像行扫描生成该矩阵,矩阵最大值的横纵坐标即为海天线的位置和角度。实测数据的试验结果验证了该方法的有效性且算法运算简单,易于工程应用。创新点在于使用模板运算与形态学相结合的方法提高了海天线SNR并设计了斜线查找矩阵可以简单地定位海天线的位置和角度,减少了计算复杂度。     

一种新的实时红外图像增强技术

提出了一种新的实时红外图像增强技术.此方法首先对图像进行多尺度滤波处理,得到图像的低频部分和高频部分;然后利用自适应平台直方图均衡的方法(APE)对低频部分进行了对比度增强,利用阈值XP方法对图像的高频部分进行了边缘锐化和降噪处理.很好的解决了红外图像存在的目标与背景对比度差、边缘模糊、噪声较大等缺陷.而且此方法的处理时间为每帧25ms满足实时显示的要求.实验表明此方法能在实时红外图像系统中取得了非常好的显示结果,红外图像经该方法增强后,目标与背景的对比度、边缘清晰度等都有一定改善.     

一种基于图像分割的海天线提取算法

针对红外图像中海天线的特点,提出一种基于图像分割的海天线提取方法.首先通过模板运算对图像进行预处理,以增强海天区域的图像梯度值,然后在竖直方向对图像进行分割,以定位局部海天线,最后用直线拟合法找出海天线位置.实验结果表明,该方法可以快速有效地检测出海天线位置,易于工程应用.     

具有记忆跟踪功能的质心跟踪算法

针对质心跟踪算法对目标跟踪时容易出现目标丢失的问题,提出了目标置信度函数,通过对目标的位置、面积、灰度和形状综合判断目标是否被遮挡,如被遮挡则对目标的位置进行预测,直至目标重新出现,使算法具有记忆跟踪的功能。改进算法基本不受目标大小、旋转变化的影响,跟踪算法的稳定性和可靠性得到提高。实验结果也表明,改进算法较好地克服了原跟踪算法易丢失目标的问题,扩展了质心跟踪算法的适应范围。     

加速度滞后补偿与模糊自适应PI相结合的伺服控制算法

提出了一种加速度滞后补偿与模糊自适应PI 相结合的伺服控制算法。这种算法利用模糊规则制定相应的PI 控制参数, 针对大机动运动目标的特性, 采用加速度滞后补偿方法, 两种算法的有效结合提高了伺服系统的跟踪精度以及动态响应能力。该算法运算量小, 实时性好, 可在硬件上实现。实验表明, 此算法对最高速度为30◦/s、最高加速度为10◦/s2 的运动目标可以实现快速地捕获以及稳定地跟踪, 跟踪精度均方值为13.8′′。     

基于目标能量的远距离红外空间目标提取算法

提出了一种基于目标能量的红外目标提取算法.这种算法利用目标相对角速度大于瞬时视场时图像会产生拖尾的现象,采用能量叠加来增强目标与背景的信噪比,从而实现对信噪比小于或等于5的远距离红外空间目标的探测和跟踪.此算法运算量小,可在硬件上实现.实验表明,此算法能实时探测和跟踪距离不小于15 km的红外空间目标,且探测概率可达96％.     

基于自适应引导滤波的子带分解多尺度Retinex红外图像增强

利用引导滤波的边缘保持特性及梯度保持特性,提出一种基于自适应引导滤波的子带分解多尺度Retinex红外图像增强算法。首先利用自适应引导滤波对光照分量进行精确估计,生成光谱不重叠的Retinex子带,然后对各个子带进行自适应增强,最后将各个增强后的子带加权融合。实验证明,该算法可有效消除光晕现象及凸显红外图像细节。